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python机器学习-chapter2_4

2020-02-03 18:52:56  阅读:211  来源: 互联网

标签:分数 机器 训练 python 回归 chapter2 正则 拟合 预测值


•R2是一个回归模型的评价标准,也叫作决定系数,位于0~1之间,越接近1表示预测效果越好

训练集和数据集的分数非常接近,说明可能存在欠拟合

训练集的分数很好但测试集的分数不好,说明存在过拟合

 

•线性回归(普通最小二乘法 OLS):

寻找w和b,使得训练集的预测值与真实的回归目标值之间的均方误差最小。(均方误差:预测值与真实值之差的平方和除样本数)

 

•岭回归(ridge regression):

对系数w的选择:

♠在训练集上有好的预测效果

♠拟合附加约束

♠w尽量小(所有的w都尽量接近零,每个特征对输出的影响尽可能小)

这种约束即为正则化,正则化可以避免回归模型过拟合。

标签:分数,机器,训练,python,回归,chapter2,正则,拟合,预测值
来源: https://www.cnblogs.com/bozi/p/12256727.html

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